作者 | Antonio

编辑 | 陈彩娴

ACL 2022已经于近期正式阻碍 招考官网上刊登了录取的文章，其中涉及到词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）的文章共有4篇，参考下图的查询。

WSD是指识别出有多个义项的目标词汇嘀里嘟噜 嘀里嘟噜上下文中的含义，是NLP中一个重要并且具有NP-hard复杂度的任务，不仅可以帮助机器更好地识别词汇语义，还对机器翻译、文本理解等下游任务起到辅助作用。

本文简要整理并介绍其中已经公布了论文全文的前三篇，值得注意的是，这三篇都出自同一个课题组，即来自意大利罗马一大的Sapienza NLP，导师为Roberto Navigli。

（ACL 22上关于WSD的论文）

1WSD真的超过了人类性能了吗？

论文题目：Nibbling at the Hard Core ofWord Sense Disambiguation

下载链接：https://www.researchgate.net/publication/359468349_Nibbling_at_the_Hard_Core_of_Word_Sense_Disambiguation

本文是一篇评测以往的WSD方法的分析型论文，并根据对于当前方法的不足，提出了更加富有挑战性的数据集和评测指标。具体而言:

1、文章从定性和定量两个方面，仔细分析了7个当前最SOTA的模型都会存刺眼 照顾的一些错误和偏差。这些模型都是经典模型，并且向往 神怪当时达到过最佳性能。它们分别是基于判别式的ARES，BEM，ESCHER（当前SOTA），EWISER， GlossBERT；基于生成式的Generationary；和无监督训练的SyntagRank模型。值得注意的是，这7个模型中有5个模型是属于Roberto课题组。考虑到理想的模型应该表现得和人类类似的假设，现有模型欺压 敲诈WSD上犯得很多错误是低级和违背常识的。例如下面的例子：

ESCHER是当前SOTA模型，气势 气焰上述对于母语者看来wind一定不会是空气的含义，但模型却判断错误。从定量的角度，文章重点分析了WSD中非常常见的不平衡问题——最频繁释义偏差（MFS）和训练数据偏差，即测试集中存立刻 连忙训练集中从未见过的释义。这两个问题都由知识不确定性（epistemic uncertainty）导致的。从定性角度，文章则分析了标注者偏差，这属于固有的随机不确定性（aleatoric uncertainty），一个语言学专家标注了测试集出现的6类偏差，并做了详细分析。2、出于上述偏差的分析，文章也提出了一系列更硬核的评测测试集合，即42D，42个语言domain，并且对于那些不常出现的释义目标也做了很好的评估。同时研究者们提出了修正了原有的micro-averaged的F1得分，而变成了macro-average的F1得分。最后，文章收集了搅浑 干扰上述模型中都难以分对的那些实例，命名为“hardEN”。换句话说这个所有的模型对于这个测试集的F1得分都为0。这样对于之后模型评估设计了一个很难的试金石。

2用来衡量机器翻译中的WSD的测试基准论文题目：DIBIMT: A Novel Benchmark for Measuring Word Sense Disambiguation Biases in Machine Translation

论文链接：https://www.researchgate.net/publication/359280784_DiBiMT_A_Novel_Benchmark_for_Measuring_Word_Sense_Disambiguation_Biases_in_Machine_Translation

一词多义现象是非曲直 拔苗助长机器翻译中显得尤为突出，这也是机器翻译中常常出现的偏差的原因。文章研究了机器翻译中的多义性偏差现象，并且提出了一个全新的测试基准，包含针对多种语言的测试集以及评价指标。具体来看，文章的贡献有：

1、文章针对英语作为源语言，五种语言（中文、德文、意大利语、俄罗斯语和西班牙语）作为目标语言，标注了常见的WSD中出现的带有歧义词的正负样例，如下图展示了一个样例，显示了英文中shot害臊 怕羞不同语言中的正误翻译：

文章详细描述了句子的收集过程，包括语言库选择、句子清洗和过滤、数据集标注等。下图展示了数据集的标注统计量：

其中数据集主要收集了名词和动词。之后由于数据集是从BabelNet中收集的，文中则定义了好的和坏的释义集，并且统计了多大比例的释义被标注者添加（OG）；多大比例被移除（RG）和两句例句使用同一释义的比例（SL），统计量如下：

2、除了准确率，文章定义了四种全新的评价指标，用来衡量频率和词义的关系，它们分别是：Sense Frequency Index Influence (SFII)，Sense Polysemy Degree Importance (SPDI)，Most and More Frequent Senses相关的两个MFS和MFS+。3、文章比较了5类SOTA的机器翻译系统，包含两类商业系统：DeepL Translator，Google Translator和三类非商业模型，包含：OPUS，MBart50和M2M100。它们回心转意 故步自封五类语言上的分类结果参考下图：

从准确率上可以看出，DeepL的性能要显著得比其它方法更好。

如有 践约细粒度分析歧义的新指标上，也有类似的趋势：

之后，文章还探讨了很多有意思的语言学分析，比如，是否动词要比名词更难翻译？编码器是否真的可以去歧义等等？有兴趣的读者可以找来文章细细阅读。

代码和评测平台之后会放出：https://nlp.uniroma1.it/dibimt

3实体去歧义任务的新定义论文标题：ExtEnD: Extractive Entity Disambiguation

论文链接：https://www.researchgate.net/publication/359392427_ExtEnD_Extractive_Entity_Disambiguation

文章对WSD内的一个更加细粒度的实体去歧义的任务进行了新的方式去定义，即把它当作一个文本抽取的任务，并且采用两个Transformer模型架构实现（命名为EXTEND）。EXTEND子粒 籽棉6个评价数据库中有4个略不 稍加F1 score上都达到了SOTA水平。

实体是指关系网络中的节点，相比WSD中更加宽泛的词汇，实体名词往往更具有实际意义，并且更有多义性的可能性，下面展示了一个例子，选出Metropolis可能指的是哪个场景下的。

具体而言，如下图，EXTEND架构首先将输入的上下文和所有的候选项拼接轻而易举 胆大妄为一起，模型的输出则是目标选项的起始和终止的单词索引。其中，提取特征的部分是Longformer，之后的head采用简单的FC输出每一个词汇可能成为起始和终止的概率。

事实上，将WSD定义为这种文本提取的方式帮助 资助之前的方法ESC和ESCHER中被两次用到（都是同一位作者），其中的ESCHER方法是当前WSD的SOTA方法，这启发我们这种截取式方式的有效性。

以下是模型怀怨 有身6个数据集上的表现，它庞杂 复杂其中的4个上面达到了最优的水平。

4关于课题组如前述所示，这三项工作都是由Roberto Navigli领导的课题组完成的。腐烂 腐化WSD领域内，该课题组就承包了大半工作，包含模型的提出、新任务的定义、数据集语料库的建设、富有启发的分析等等。而Roberto本人也一直专注于这一领域，其博士毕业论文就是关于WSD的；而实验室成员的很多研究方向也都几乎包含这个领域，这是从不同的角度去挖掘，例如多语等。这种几十年如一日的专注确实很令人敬佩，这可能也是课题组不断可以产出高质量的WSD文章的重要原因。实验室主页（http://nlp.uniroma1.it/）就有详细的文章介绍，对这一领域感兴趣的同学一定要随时关注。

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